[发明专利]一种图像处理方法、装置及电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

当接收到目标超声图像时，将所述目标超声图像输入训练完成的目标神经网络中；其中，所述目标神经网络包括特征提取部分、切面分类分支和组织分割分支；

利用所述特征提取部分提取所述目标超声图像的图像特征；

将所述图像特征输入所述切面分类分支和所述组织分割分支中，以便利用所述切面分类分支预测所述目标超声图像的切面类别、利用所述组织分割分支对所述目标超声图像进行组织分割。

2.根据权利要求1所述图像处理方法，其特征在于，还包括：

获取分类数据集和分割数据集；其中，所述分类数据集包括已标注切面类别的第一超声图像，所述分割数据集包括已标注切面类别和组织信息的第二超声图像；

利用所述分类数据集和所述分割数据集训练所述目标神经网络，得到训练完成的目标神经网络。

3.根据权利要求2所述图像处理方法，其特征在于，所述利用所述分类数据集和所述分割数据集训练所述目标神经网络，得到训练完成的目标神经网络，包括：

利用所述分类数据集训练所述目标神经网络，以调整所述目标神经网络中特征提取部分与切面分类分支的参数；

利用所述分割数据集再次训练所述目标神经网络，以微调所述特征提取部分与切面分类分支的参数，并调整所述组织分割分支的参数，得到训练完成的目标神经网络。

4.根据权利要求2所述图像处理方法，其特征在于，所述获取分类数据集和分割数据集，包括：

获取已标注切面类别的原始第一超声图像和已标注组织类别的原始第二超声图像；

对所述原始第一超声图像和所述原始第二超声图像进行图像变换操作；其中，所述图像变换操作包括图像平移、图像缩放和图像翻转中的任一项或任几项的组合；

基于每个变换后的第一超声图像对应的原始第一超声图像和图像变换操作，对每个所述变换后的第一超声图像进行切面类别标注；基于每个变换后的第二超声图像对应的原始第二超声图像和图像变换操作，对每个所述变换后的第二超声图像进行切面类别和组织信息标注；

基于所述原始第一超声图像和所述变换后的第一超声图像构建所述分类数据集，基于所述原始第二超声图像和所述变换后的第二超声图像构建所述分割数据集。

5.根据权利要求1所述图像处理方法，其特征在于，利用所述组织分割分支对所述目标超声图像进行组织分割，包括：

利用所述组织分割分支预测所述目标超声图像包含的所有组织和每个所述组织的组织信息；其中，所述组织信息包括组织类别、位置和分割掩码。

6.根据权利要求5所述图像处理方法，其特征在于，所述利用所述组织分割分支预测所述目标超声图像包含的每个组织的组织类别、位置和分割掩码之后，还包括：

根据切面分类分支预测的切面类别确定所述目标超声图像的切面类别对应的候选组织类别；

在所有所述组织中剔除组织类别不属于所述候选组织类别的组织，得到所述目标超声图像的最终组织分割结果。

7.根据权利要求1所述图像处理方法，其特征在于，所述目标神经网络包括共用特征提取部分的Mask-RCNN和ResNet网络，所述特征提取部分具体为ResNet backbone，所述切面分类分支包括全连接层，所述组织分割分支包括FPN、RPN、ROI Align和预测子分支。

8.根据权利要求1所述图像处理方法，其特征在于，所述目标超声图像包括肌骨超声图像。

9.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

输入模块，用于当接收到目标超声图像时，将所述目标超声图像输入训练完成的目标神经网络中；其中，所述目标神经网络包括特征提取部分、切面分类分支和组织分割分支；

提取模块，用于利用所述特征提取部分提取所述目标超声图像的图像特征；

预测模块，用于将所述图像特征输入所述切面分类分支和所述组织分割分支中，以便利用所述切面分类分支预测所述目标超声图像的切面类别、利用所述组织分割分支对所述目标超声图像进行组织分割。